1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan penggunaan media sosial di Indonesia sangat berkembang pesat. Bila dilihat dari jumlah pengguna internet, maka bisa dibilang seluruh pengguna media sosial di Indonesia.We Are Social mengatakan 132,7 juta pengguna internet, 130 juta diantaranya pengguna aktif di media sosial.Media sosial adalah sebuah media online, dengan:para penggunanya dengan mudah berpartisipasi, dan berbagi.Blog dan jejaring social merupakan bentuk media sosial yang paling umum digunakan oleh masyarakat di seluruh dunia.Seorang pasti memiliki macam-macam motivasi dalam menggunakan medsos.Untuk mencari kabar perkembangan sesuatu, untuk berbagi informasi maupun untuk mengikuti salah satu yang menjadi trend saat ini yaitu menggunakan medsos sebagai untuk apresiasi diri.Facebooksalah satu medsos yang sangat populer dan banyak digemari orang di semua dunia.:Dari anak orangtua sudah menggunakan facebook. Kebanyakan dari mereka memakai
facebookuntuk menjalin hubungan pertemanan dan:berkomunikasi dengan banyak orang, yaitu sahabat bahkan teman jauh. Pengertianfacebook secara lengkap ialah sebuah situs internet sosial yang memungkinkan pengguna dapat saling berinteraksi dengan pengguna lain di seluruh dunia maya. Mark Zuckerberg mendirikan facebook saat ia belajar di fakultas psikologi di Harvard University. Pada Februari tahun 2004,
2
Mark menegakkan Facebook, dimana nama itu berasal dari:lembaranprofil yang dibagikannya kepada mahasiswa baru diHarvard. Pada awalnya, facebookdikenalkan hanya untuk kalangan mahasiswa.Hal itu digunakan sebagai media perkenalan bagi para mahasiswa Harvard.Seseorang yang menjadikanFacebook sebagai media sosial favorit mereka adalah orang yang suka menjalin persahabatan dan juga berbagi. Karakter lain yang dapat terlihat dari pengguna Facebook adalah orang yang
ekstrovert. Hal ini dilihat dari orang yang suka menggunakan Facebookakan
menunjukkan segala kegiatannya di wall mereka.Masyarakat dalam mengakses media sosial tentu bukan lagi menyangkut persoalan pribadi saja, melainkan sudah berkembang pada aksesbilitas ranah publik yang tinggi.Batas privasi seakan menjadi sampingan manakala menu perhatian ruang publik semakin meningkat.Derasnya perhatian ruang publik yang dikonsumsi menandakan demokrasi semakin menunjukan taringnya.Eksistensi dan perhatian masyarakat terhadap apa yang menjadi kehidupan ruang publik sangat diperhatikan. Hal itu ditandai dengan munculnya kepribadian yang berbeda-bedadimana perkataan yang mereka tulis diberanda media social ada yang menghujat, memberitakan berita yang tidak nyata (hoax) dan lain sebagainya.
Banyak ada perkembangan dari media sosial ini terhadap pendidikan anak dibawah umur sekolah dasar, ada dampak positif ataupun dampak negatif, terlebih lagi pada dampak yang dapat membuat perubahan kepada sosial anak.Seluruh masyarakat kita hampir semuanya kelengkapan bagi penghuni rumahnya selalu berbagi bentuk hasil karya teknologi. Hasil informasi dan teknologi komunikasi
3
seperti media sosial menjadikan seorang anak “orang asing” yang mengakibatkan dunia menjadi begitu luas hadir di pertengahan keluarga, mengajari user apa saja setiap waktu, menggubah pola kehidupan, berkomunikasi dengan orang lain dapat merubah perilaku kebutuhan teknologi.Zaman sekarang teknologi dibuat begitu simple untuk user, menikmati fitur-fitur aplikasi yang ada dengan medsos.Bahkan anak-anak sekolah dasar bisa cepat dalam belajari pengguna perangkat teknologi yang banyak-banyak dipakai oleh orang besar seperti handphone genggam maupun PC yang bersambung dengan internet sehingga diberikan kenyamanan internet yang luar biasa ke berbagai macam-macam situs. Yang banyak disediakan secara
free.+Banyak dari jenis merk perangkat handphone saat ini menyediakan fitur sosmed yang free atau tidak bayar dan simple di unduh (Fitri, 2017)
Algoritma Nearest Neighbor (k-nearest neighbor) adalah algoritma untuk melakukan classifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya+paling dekat dengan objek tersebut.Kasus khusus di mana classifikasi diprediksikan berdasarkan data pembelajaran yang paling dekat disebut algoritma
k-nearest neighbor. Dalam metod KNN penggunaan atribut kata yang hadir menjadi
dasar klasifikasi untuk penggolongan atau klasifikasi teks.Dari penjelasan tersebut peneliti ingin melakukan pengklasifikasian teks dengan menggunakan metode KNN untuk mendapatkan hasil. Untuk selanjutnya di golongkan mana yang akan masuk dalam kepribadian Big Five Personality yaitu Openness,Conscientiousness,
4
Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penulis mengambil judul “Penerapan Text Mining dalam menganalisis kepribadian pengguna media sosial dengan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus :Facebook)
1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang tersebut penulis akan mengkasifikasikan teks yang didapatkan dan menggolongkan teks tersebut ke dalam Big Five Personality untuk mengetahui kepribadian pengguna media sosial menggunakan metode K-Nearest
Neighbor?
1.3. Batasan Masalah
1. Mengklasifikasikan kepribadian menggunakan metode klasifikasi K-Nearest
Neighbor(KNN) .
2. Sumber data yang digunakan hanya dari social media yaitu Facebook
1.4. Tujuan dan Manfaat Penulisan
1.4.1. Tujuan Penelitian
1. Dapat mengetahui kepribadian pengguna media social berdasarkan teori Big Five
Personality.
2. Mengklasifikasikan jenis kepribadian melalui social media menggunakan
K-Nearest Neighbor dan teori Big Five
3. Mengetahui hasil dari klasifikasi teks menggunakan K-Nearest Neighbor
5
1. Menambah pengetahuan mengenai analisis kepribadian pengguna
media social.
2. Mengetahui bahwa teori Big Five Personality dapat menyimpulkan kepribadian pengguna media social.
3. Membantu seseorang untuk mengetahui kepribadiannya.
1.5 Metodologi Penelitian
1.5.1 Waktu Penelitian
Waktu penelitian dilakukan selama 9 bulan yaitu mulai dari bulan Mei 2019 sampai dengan februari 2020.
1.5.2 Data Penelitian
Dalam penelitian ini menggunakan jenis data sekunder.Data sekunder adalah pengumpulan data melalui cara tidak langsung atau harus melakukan pencarian mendalam dahulu seperti melalui internet, literatur, statistik, dan lain-lain. Penelitian ini mengambil data melalui internet melalui media sosial facebook untuk diambil status pengguna nya sebanyak 550 data status.
1.5.3 Metode Penelitian
Pada penelitian ini metode yang digunakan yaitu metode deskriptif. Metode deskriptif adalah metode yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk generalisasi.
6
1.5.4 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini bagian – bagian penelitian akan dilakukan secara
komputerisasi. Mulai dari pengambilan data dengan teknikWeb Scrapping hingga
analisis kepribadian pengguna media social yang menggunakan metode K-Nearest
Neighbor.
1. Web Scrapping
Web Scraping adalah pengambilan suatu dokument semi-terstruktur dari
internet, umumnya berupa halamanWeb yang dibangun dengan bahasa markup seperti
HTML atau:XHTML yang tujuannya untuk mengambil informasi dari halaman
tersebut baik secara seluruh atau bagian digunakan untuk kepentingan lain. Umumnya, ada empat tahap dalam penggunaan Web Scraping untuk mengambil data untuk mengambil data secara otomatis dari sebuah laman Web sebagai berikut :
1. Belajari document HTML dari website yang akan diambil informasinya untuk tag HTML yang mengapit informasi yang akan diambil.
2. Menelusuri mekanisme navigasi pada website yang akan diambil informasinya untuk ditirukan pada aplikasi web scraper yang akan dibuat.
3. Berdasarkan informasi yang didapat pada langkah 1 dan 2 di atas, aplikasi Web
scarper dibuat untuk mengotomatisasi pengambilan informasi dari website yang
akan ditentukan
7
Dalam penelitian ini web scraping digunakan untuk mengambil data dari sebuah laman web kemudian melakukan transformasi dari bentuk yang tidak terstruktur, umumnya dalam format HTML menjadi suatu format data terstruktur yang dapat disimpan ke dalam database untuk keperluan repository maupun analisis lebih lanjut.(Priyanto & Ma’arif, 2018)
1.5.5 Teknik Analisis
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan suatu metode yang menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari query instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari label class pada KNN. Tujuan dari algoritma KNN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training data. Algoritma KNN bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training data untuk menentukan+KNN-nya. Salah satu cara untuk menghitungjarak dekat atau jauhnya tetangga menggunakan metode euclidian distance(Andono, 2012). Berikut ialah rumus Ecludian Distance :
Dimana,
Xik = nilai X pada training data Xjk = nilai X pada testing data m = batas jumlah banyaknya data
Jika hasil nilai dari+rumus di atas besar maka akan semakin jauh tingkat keserupaan antara kedua objek dan sebaliknya jika hasil nilainya semakin kecil maka
8
akan semakin dekat tingkat keserupaan antar objek tersebut. Objek yang dimaksud adalah training data dan testing data.Dalam algoritma ini, nilai k yang terbaik itu tergantung pada jumlah data.Ukuran nilai k yang besar belum tentu menjadi nilai k yang terbaik begitupun juga sebaliknya.
1.6
Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan skrips: ini dimaksutkan agar dapat menjadi pedoman atau garis besar penulisan dan dapat menggambarkan secara jelas isi dari laporan penelitian sehingga terlihat hubungan antara bab awal hingga bab terakhir. Sistem penulisan laporan penelitian ini terdiri atas :
BAB I PENDAHULUAN
Pada bab pertama dibahas tentang latar belakang penelitian, perumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, tentang waktu, data penelitian yang digunakan, metod penelitian, metode pengumpulan data, teknik analisis serta sistematika penulisan.
BAB IITINJAUAN PUSTAKA
Berisi landasan teori yaitu teori-teori umum dan khusus yang mendukung penulisan skripsi ini. Hal-hal yang tercakup didalamnya adalah pembahasan Text Mining,K-Nearest Neighbor, Kepribadian danFacebook serta berisi penelitian terdahulu dan kerangka berpikir.
9
Bab ini membahas tentang procedure pengambilan data dan analisis text mining yang menerapkan tahap-tahap preprocessing, tokenizing, filtering,
steaming,dantagging. lalu menganalisis dengan tahapan : Pembersihan data (data cleaning), feature selection, dan feature extraksion
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini berisi tentang lanjutan dari KDD yang telah dilakukan pada bab IV yaitu proses mining, evaluasi pola (pattern evaluation), presentasi pengetahuan (knowledge presentation) serta hasil dan pembahasan perhitungan dari teknik
classification dengan pendekatan menggunakan algoritma k-nearest neighboryang
dihasilkan oleh penelitian ini.
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Bab V berisi kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian dan saran untuk perbaikan atau pengembangan seterusnya dari hasil penelitian ini.
